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哈拉湖岩芯XRF扫描元素统计分析及其环境意义 总被引:3,自引:0,他引:3
青藏高原东北缘高山湖泊哈拉湖是位于季风与西风影响的交汇带的封闭深水湖泊,是区域环境和气候变化的良好记录载体。目前对该湖的研究还较少,缺乏对沉积物中元素环境意义的系统认识。通过高分辨率XRF岩芯扫描,用相关、聚类和因子分析的方法对哈拉湖沉积岩芯地球化学元素进行分析。结果显示Ti、K、Si、Al、Fe、Mn等元素变化一致,相关性高,归为同一类,即径流输入的陆源碎屑组分,反映了流域水文状况如径流量的变化。Sr、Zr元素相关性高,为赋存在粗颗粒沉积物中的元素,根据哈拉湖实际,应为冬季湖泊冰面风力搬运,反映了湖区冬季风力强度的变化。Ca元素既与径流输入元素总体变化一致,也与Sr、Zr元素显著相关,且在第一和第二主成分(径流和风力)上的载荷相当,表明哈拉湖沉积物中的碳酸盐既有粗颗粒的外源碎屑,也有湖泊自生的组分,这在利用碳酸盐进行地球化学研究时应重视,注意去除外源碎屑碳酸盐的影响。可溶元素S和Cl可能反映了入湖水量与蒸发对比情况,与湖泊盐度有关。 相似文献
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针对资源一号02C影像,选取主成分变换、高通滤波、小波变换和Pansharp四种融合方法,利用定性与定量的方法对各种方法的融合结果进行评价。结果表明,实验中的四种融合方法,高通滤波效果最好。 相似文献
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基于6S模型的环境星CCD数据大气校正 总被引:5,自引:0,他引:5
应用6S辐射传输模型建立查找表,对环境与减灾小卫星CCD数据进行大气校正。结果表明:校正后的图像更加清晰,对比度增强;与实测光谱对比,处理后的环境星数据可以更真实地反映地物反射特征,消除了NDVI信号在大气传输过程中的衰减效应,更好地复原了地表植被覆盖的真实状况。通过讨论,提出对于HJ-1-A的CCD数据,可以考虑通过同星搭载的高光谱传感器进行气溶胶光学厚度反演;对于HJ-1-B的CCD数据,可以采用对比方法反演气溶胶光学厚度,进而作为模型的输入来提高大气校正精度,以及考虑地表二向性反射现象来提高大气校正精度。 相似文献
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基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究 总被引:11,自引:0,他引:11
以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 lnRVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型。使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%。 相似文献
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Inclination effect of coal mine strata on the stability of loess land slope under the condition of underground mining 总被引:1,自引:0,他引:1
Natural Hazards - The coal seam mining-induced characteristics of overlying strata fracture and surface subsidence are tested and numerically analyzed using the similar materials. Two mining models... 相似文献
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针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。 相似文献
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冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以山东禹城为研究区,利用地面实测光谱数据,探讨不同植被指数和红边参数建立高光谱模型反演冬小麦叶面积指数的精度。通过逐波段分析计算了4种植被指数(NDVI、RVI、SAVI、EVI),结合同步观测LAI数据,确定反演叶面积指数的最优波段;计算了5种常用的高光谱植被指数MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同时利用4种常用方法计算红边位置和红谷,与实测LAI进行回归分析,比较植被指数和红边参数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明各因子与LAI均具有较高的相关性,整个研究区归一化植被指数具有最高的反演精度,确定了估算冬小麦LAI的最优模型,并使用独立的LAI观测数据对模型进行了验证。 相似文献
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